Gestione della documentazione e delle

Le politiche e le procedure indicano come gestire i documenti dal momento della loro creazione fino alla fase di eliminazione.

Tutti i documenti in forma cartacea, elettronica o audiovisiva sono importanti per ogni organizzazione e devono essere gestiti efficacemente indifferentemente dal modo in cui sono stati creati o ricevuti.

Quindi lo sviluppo delle politiche di gestione dei documenti deve prendere in considerazione tutti i formati dei documenti. In poche parole, la politica di gestione dei documenti deve fornire una guida per la gestione dei dati indipendentemente dal loro formato. Prendiamo sul serio la compliance. Per saperne di piu' Creazione di immagini Gestione media Deposito e gestione di documenti Distruzione sicura di documenti. Notizie e approfondimenti Chi siamo Case studies Incontra l'esperto Il nostro posto nel mondo Compliance Informativa sulla privacy Privacy Shield Policy Relazione su rischi e compliance.

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gestione della documentazione e delle

Dato Personale: qualunque informazione relativa a persona fisica, persona giuridica, ente od associazione, identificati o identificabili, anche indirettamente, mediante riferimento a qualsiasi altra informazione, ivi compreso un numero di identificazione personale. Interessato: la persona fisica, la persona giuridica, l'ente o l'associazione cui si riferiscono i dati personali.

Iva e Cod. Fiscale I trattamenti connessi ai servizi web di questo sito hanno luogo presso la predetta sede della ANGQ o su datacenter dislocati su siti in Italia e all'estero e sono curati da personale tecnico della ANGQ oppure da eventuali incaricati di operazioni di manutenzione.

Documentazione (gestione della conoscenza)

Nessun dato derivante dal servizio web viene comunicato o diffuso. Specifiche informative di sintesi saranno eventualmente riportate o visualizzate nelle pagine del sito e nei documenti predisposti per particolari servizi a richiesta.

Dati provenienti da pubblici registri, elenchi, atti o documenti conoscibili da chiunque. ANGQ tratta i dati personali provenienti da pubblici registri, elenchi, atti o documenti conoscibili da chiunque, in accordo alle disposizioni di legge. Si tratta di informazioni che non sono raccolte per essere associate a interessati identificati, ma che per loro stessa natura potrebbero, attraverso elaborazioni ed associazioni con dati detenuti da terzi, permettere di identificare gli utenti.

I dati personali vengono trattati dai nostri dipendenti, dai nostri collaboratori e dai nostri consulenti esterni, ove impegnati nella esecuzione del mandato conferitoci. I dati personali sono trattati in forma cartacea ed elettronica, anche con strumenti automatizzati, per il tempo strettamente necessario a conseguire gli scopi per cui sono stati raccolti.

Specifiche misure di sicurezza sono osservate per prevenire la perdita dei dati, usi illeciti o non corretti ed accessi non autorizzati. ANGQ si riserva il diritto di modificare la Informativa sulla privacy in qualsiasi momento.

Salvo espressamente indicato, la nostra Informativa sulla privacy attuale si applica a tutte le informazioni su di te di cui disponiamo. Sigla: BPA— Altri articoli della sezione File allegati. Dati provenienti da pubblici registri, elenchi, atti o documenti conoscibili da chiunque ANGQ tratta i dati personali provenienti da pubblici registri, elenchi, atti o documenti conoscibili da chiunque, in accordo alle disposizioni di legge.Siti del gruppo Lavora con noi.

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Segnalazioni e reclami Contatti. Chi siamo. Visione, missione e valori. Le nostre Persone. Il rapporto con lo Stato e con gli stakeholder. Dati e bilancio. Accesso alla rete.

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Manutenzione e diagnostica. Circolazione dei treni. Norme di esercizio.Orari delle lezioni. Home Corsi Insegnamenti dei corsi di laurea Gestione informatizzata della documentazione. Gestione informatizzata della documentazione. Corsi di laurea che utilizzano l'insegnamento. Scienze storiche Classe LM -immatricolati dall'a. Editoria, culture della comunicazione e della moda Classe LM -immatricolati dall'a.

Obiettivi formativi. Risultati apprendimento attesi. Il corso intende introdurre gli studenti ai modelli concettuali dei dati, gli standard, i formati e gli strumenti per la loro creazione, gestione, utilizzo e circolazione fra sistemi differenti. Verranno anche delineati i fondamenti delle Digital Humanities, nel cui ambito si muove la Biblioteconomia digitale Digital librarianship. Gli studenti sapranno applicare le conoscenze acquisite per creare e riutilizzare i metadati al fine di rappresentare, organizzare e conservare le raccolte documentarie, analogiche o digitali, anche con l'utilizzo software dedicati alla gestione di tali raccolte e alla circolazione dei dati.

In particolare, l'utilizzo di strumenti Open source, come il cms Omeka e il rms Zotero, gli studenti saranno in grado di sperimentare la creazione, la circolazione e il riutilizzo di metadati bibliografici e risorse elettroniche per gestire e organizzare correttamente gli oggetti e testi digitali. Gli studenti dovranno inoltre dimostrare di sapere comunicare in modo chiaro e corretto i contenuti appresi e di avere padronanza del lessico specialistico della materia.

Le lezioni saranno supportate da visite guidate a biblioteche, partecipazione ad eventi o testimonianze di professionisti attivi nell'ambito della gestione dei flussi documentari. Gli studenti interessati potranno anche frequentare nel secondo semestre un laboratorio di "Teorie e tecniche di catalogazione bibliografica in ambiente informatizzato". Tutti gli studenti, frequentanti e non frequentanti che intendono preparare l'esame da 9 o da 6 crediti devono concordare con il docente un programma di ricerca e i relativi testi su un tema specifico che abbia suscitato il loro interesse a seguito della frequenza del corso o della lettura dei testi d'esame.

Programma e organizzazione didattica. Edizione unica Responsabile. Buongiorno, Manuale di conservazione digitale. Parte prima: Informazioni e documenti, p. La conoscenza di due fra i seguenti volumi concordati con il docente sulla base del programma di ricerca: David Haynes, Metadata for information management and retrieval : understanding metadata and its use, 2 ed.

Steven J. Miller, Metadata for digital collections : a how-to-do-it manual, London, Facet, Alessandro Sinibaldi e Paolo B.Il nuovo protocollo per tutelare la salute nei luoghi di lavoro. Guida al SGSL: la gestione della documentazione e della comunicazione.

Gli obiettivi del SGSL, la gestione della documentazione e la gestione della comunicazione e consultazione. E in particolare si propone di:. Dopo aver parlato della politica dei vertici aziendali, del processo di pianificazione, della valutazione e gestione dei rischi, la guida affronta i problemi della gestione operativa di un SGSL. Nominare formalmente il soggetto preposto che deve far parte integrante del SGSL. Il supporto elettronico non deve essere di tipo facilmente riscrivibile.

Conservare i documenti come previsto dalle norme. Provvedere tempestivamente al loro aggiornamento. Rimandando alla lettura integrale di tutti gli aspetti della gestione operativa riportati nella guida, concludiamo riportando informazioni sulla gestione della comunicazione e della consultazione.

Confermo inoltre di aver letto l' Informativa sulla Privacydi accettarne le condizioni e di autorizzare Mega Italia Media al trattamento dei dati personali.Secondo la definizione adottata dall' UNESCO e formalizzata anche nel manuale edito dallo stesso organismo, sono riconducibili a questa disciplina l'individuazione, acquisizione, valutazione, indicizzazione, ordinamento, immagazzinamento, analisi, riassunto, sintesi, traduzione, rielaborazione, pubblicazione, presentazione, comunicazione, diffusione dell'informazione e documentazione.

Le tecniche documentali oggi utilizzate individuano molteplici scienze di riferimento dalla biblioteconomia, all'analisi testuale, alla linguistica, alla logica all'informatica. Nell'evoluzione verso il digitale assume rilevanza l'estrazione terminologica terminologia e la costruzione di vocabolari specialistici. Da Wikipedia, l'enciclopedia libera.

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Categoria : Documentazione. Categoria nascosta: Errori del modulo citazione - date non combacianti. Menu di navigazione Strumenti personali Accesso non effettuato discussioni contributi registrati entra. Namespace Voce Discussione. Visite Leggi Modifica Modifica wikitesto Cronologia.To represent the difference between the two teams that are playing in the matchup, the ratio or the difference between the same attributes are taken between the two teams.

Therefore, when attributes are a positive indicator of performance, a value greater than 1 indicates that the home team performs better for that particular attribute. Examples of this are win streak, compared to statistics such as points per game that would be compared by taking the ratio.

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Web Scraping The data is scraped from several websites according to each sport using Python and the Selenium and BeautifulSoup (only for MLB data) packages for Python. Data sources for each sports are described in the "Link" section. Game stat data, team stat data, and datetime data are merge later into a feature file (. In the same scripts, After having obtained the raw data set, data is cleaned throughout the script.

The script checked the completeness and validity of all the data files, and eliminated any CSV parsing errors or erroneous data values. Here is the main idea: Having validated all our available data, the script then proceeded to load the data from the csv files into an SQL database using the SQLite single-file database engine and a few Python scripts.

The flexibility of SQL queries allowed one to easily perform complex joins and merges between multiple tables via the the script. Thus, the script converts the clean scraped data to data structures that the libraries in scikit-learn can easily use. The ultimate result of the routines included in this file is a numpy array containing all the features and game results for the historical game data. The features have not been normalized but the next script provide one the ability to easily normalize or standardize the data.

Algorithm Tuning and Running This step is located in the "RunModelLeague. A logistic regression predictive model with the L1 penalty is created. Analysis of results are output to csv files.

Then, webscraping (through the ScrapeMatchupDatetimeOddsTwoChoicesLeague. Thus, the final output give additionnal detail such as odds for both home and away teams, the choice of the bookmaker (e. Here's below an example of the final output for the Ligue 1 soccer league. Results Presentation Model Performance Metrics First of all, webscraping (through the SibylVsBookiesNFL. Below you can see an example of output that help one make a clear performance comparison between Sibyl and the bookies for the 2016 MLB season.

Then, algorithm performance measure is performed through the ModelMetricsLeague.

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ML one-sport process in a nutshell For a given league, the entire process described above can be run via the ModelLeague. License The Bet on Sibyl is licensed under the terms of the GPL Open Source license and is available for free.

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Links Here are all the website sources for data web scraping:Notes All us leagues and soccer leagues models are done. Tennis model is ongoing but partially finished. Any recommendation, help for the model would be much appreciated. Here is below an example of the output for the 2017 nba season Then, webscraping (through the ScrapeMatchupDatetimeOddsTwoChoicesLeague. Terms Privacy Security Status Help Contact GitHub API Training Shop Blog About You can't perform that action at this time.

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